Формула среднего остаточного отклонения в H2O

Question

Я пытаюсь найти точную формулу, используемую в H2O для функции потери среднего остаточного отклонения для распределения Твиди.

Или вообще, каково будет среднее остаточное отклонение для твидираспределенная зависимая переменная?

До сих пор я нашел эту страницу (http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/data-science/glm.html#tweedie-models), где формула отклонения для твидового распределения задана как:

Однако внутри кода H2O, найденного на github в строке 103 этой страницы (https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-core/src/main/java/hex/Distribution.java#L103) формула задана по-другому (игнорируя омега, которая является только весом, и недостаткомсуммирования):

2 * w * (Math.pow(y, 2 - tweediePower) / ((1 - tweediePower) * (2 - tweediePower)) - y * exp(f * (1 - tweediePower)) / (1 - tweediePower) + exp(f * (2 - tweediePower)) / (2 - tweediePower))

который в форме уравнения имеет вид:

Итак, документация неправильная или реализация?Буду признателен за любую помощь!

Спасибо!

Answer 1

Спасибо, что указали на это, в то время как уравнение бэкэнда, расположенное здесь , является правильным (поэтому реализация верна), уравнение в документации кажется неправильным.Я создал этот билет Jira , чтобы обновить уравнение в документации.Билет содержит правильное уравнение вместе с полезной информацией для его получения.